Sie sind hier: Startseite Projekte Aktuelle Projekte Fehlende Information aufgrund …

Fehlende Information aufgrund von Tod bei Ereigniszeitanalysen von klinischen und epidemiologischen Studien

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG SCHU 756/12-1)

Laufzeit: 36 Monate

Projektleiter: Prof. Dr. Martin Schumacher (IMBI)

Beteiligte des IMBI:
Dipl.-Math. Nadine Binder (IMBI, FDM)
Dr. Anette Blümle (Deutsches Cochrane Zentrum)
Edith Motschall (IMBI)

Nadine Team

Projektbeschreibung

In den meisten klinischen und epidemiologischen Studien wird die Information zum Krankheitsstatus fur gewöhnlich zu regulären Follow-up Zeitpunkten erhoben. Häufig kann dies nur für Individuen erfasst werden, die zum jeweiligen Follow-up Zeitpunkt am Leben sind, und fehlen für jene, die innerhalb einer Follow-up Periode verstorben sind. Die auftretenden Komplikationen sind von besonderer Relevanz in Langzeitstudien oder bei Studien mit älteren Populationen. In der biomedizinischen Literatur gibt es Anzeichen dafür, dass bei der Auswertung von klinischen und epidemiologischen Studien Individuen mit fehlender Information aufgrund von Tod ausgeschlossen und lediglich die Überlebenden betrachtet wurden. Diese naiven Analysen können zu schwerwiegender Verzerrung (‘bias’) in den Inzidenzschätzern führen, welches dann auch eine verzerrte Schätzung des ‘hazard ratios’ von potentiellen Risiko- oder prognostischen Faktoren bewirkt. In diesem Projekt werden wir die Prävalenz dieser Verzerrung in häufig zitierten medizinischen und epidemiologischen Zeitschriften ermitteln. Zudem werden wir eine Formel entwickeln, um basierend auf individuellen Studiencharakteristiken die Richtung und Größenordnung der Verzerrung zu schätzen. Wir werden verschiedene statistische Ansätze basierend auf Mehrstadienmodellen und Regressionstechniken untersuchen, um eine adäquate und unverzerrte Analyse zu ermöglichen. Die Untersuchungen sollen in einer umfassenden Analysestrategie für Studien mit fehlender Information aufgrund von Tod resultieren, und daraufhin in Reanalysen von existierenden Studien angewendet werden. Schließlich werden wir Empfehlungen für Studiendesigns aufstellen, um solche Verzerrungen zu vermeiden oder in vernachlässigbarer Größenordnung zu halten.